數位技術管理者的故事:教你如何做好管理的工作
數位技術管理者的故事:教你如何做好管理的工作

是什麼讓我有勇氣立下訪問一百位技術管理者的坑,至今我還是沒有印象,我想是時代劇烈轉變下,數位管理的資訊散落難尋開啟的吧!

2020年9月,在TGONetworks裡的一場談話,我們發現這個時代的高階技術管理者,CTO、CIO或是技術領域公司的CEO,他們都有很珍貴的管理實戰經驗,卻沒有針對數位管理的平台可以分享,因此我決定跟TGONetworks一起針對台灣這些頂尖的數位技術管理者,談談如何做好數位技術的管理,正好這也是未來許多公司談數位轉型或是升級、甚至是數位賦能的核心關鍵,因此我們打算在整個亞洲挑選101位數位管理者來採訪,也嘗試將它用影像的方式呈現在網路上。

從首集開始錄影迄今,這個計畫已走到十分之一的進程,直覺發現了些有趣的共通性,已經訪問過的這些數位管理者,跟我過往認識的許多企業高階主管,有著些許不同的特質,或許是個巧合,但也或許是因為這樣的特質,讓這些管理者成為企業數位升級的核心成員,希望藉由這篇文章,幫大家整理出一些數位管理者可以學習與參考的特質,讓大家在面臨數位時代的來臨,有些應對的方法。

面臨轉變快速時代的重要心法:強烈的目標導向

就如同第一場訪談的Domain Driven Design社群的創辦人 Kim 說的一小段話:訂一個你好像窮盡全力都做不到的目標,但你還是要試圖去達成。

這十場的訪談,我深深感受到每位數位管理者對於達成目標的強烈動力,或許在訪談的過程中往回看,每個故事都可以輕描淡寫帶過,但這十場有的管理者試圖在資安面挑戰更高的水準,有技術人為了達成專案而去研究法律,也有在面對工作描述還沒辦法講清楚的狀況下就出任成一位主管,這些決定的背後,其實都是充滿不確定性,我聽到的故事,所有人在做決定的時間都是十分短暫的,這跟一些傳統企業裡面,高階主管做每一個決定都要考慮很多的狀況是十分不一樣的狀態,我聽到的故事往往都是做決定很快,但主事者卻能專注在先有產出、再慢慢調整。這與我認知的數位時代狀態其實不謀而合。

不管是做產品也好,自我成長也好,因為我們對於未來的世界實在難以預測,所以只能不斷產出並且調整,或許在過程中會犯錯,但隨著快速調整的腳步,時間一久便能找到自己的定位,然後慢慢找出一個可以運作的框架,這就是我看到這些主事者一個非常重要的模式。

或許有些人還是無法體會強烈的目標導向在具體的生活上是如何發生,用個最簡單的比喻,在第九集時,剛好跟商業思維學院的產品負責人,同時也是Medium上非常知名的PM Evonne討論到工作轉換這件事,她提到她每次做工作轉換都不會想太多,我好奇問她說,難道她不會擔心換一個新的工作比較差嗎?她的回答讓我覺得十分有趣,她說,只要這個新的工作自己沒有很反抗,又是自己覺得有趣,甚至可以有新的嘗試的地方,她就會去嘗試,與其一直糾結要不要轉職,不如專注把下一件事情做好。克服做決策的恐懼以及用數據去了解這決定背後的意義,基本上就能很快看到這決定的好壞,如果沒有不好,就去完成它;相較於我常常遇到一些朋友花個兩三年思考轉職的事,我相信同樣是兩三年的體驗,快速做決定一定能看到更多的產出。

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圖/ Shutterstock

相較於沒有網路的時代,資訊流通的速度不可同日而語,現在的競爭,是全世界一起跑,如果凡事還要考慮再三才行事,或許成功率高一些,但被這世界巨獸而取代的機率是越來越大,就如同現在很多人才都被外商挖走的狀況一樣,如果台灣本土企業還沒辦法動起來,這些願意嘗試找尋答案的人才一定會轉往更快速的戰場。

紀律成就高度

或許很多人會覺得這些高階的管理者,其實也就是剛好在對的時機做了對的選擇,所以他們就有此成就。在我沒做訪談的時候,我似乎也會覺得每個管理者能夠把職涯走得順利,多少需要一些運氣,但當我聊完這每一場後,我發覺這些成功都不是偶然。

與創業家不同,創業家的成功有時候來自於市場的浪潮,就像在風口上的豬都會飛這句話一般;但,作為一個引領公司主要技術或產品的這群重要管理者,我發覺每個人的紀律都是十分扎實的。其中以玉山銀行的Kevin故事最讓我印象深刻,Kevin在加入銀行業前,其實走遍各種不同的產品,甚至包含遊戲產業,在銀行業與其他產業最不一樣的環境,便是對風險係數的在意程度,可以說是截然不同的層級。但加入銀行產業的Kevin不但要快速調整,在銀行產業領導百人團隊不說,還要同時思考創新跟風險管控要能共存的方法,在自身的調整,以及下的功課之細,絕對不是一般。

又或是知名資安公司DEVCORE的創辦人Allen,除了要求自己持續跟上資安的新知外,還要能夠讓自己的口語對話以及業務技巧持續成長,不然只是具有技術卻沒能對市場談話,這樣的公司是沒有競爭力的。對於一個技術背景的人,要能夠改變自己成為向市場對話與溝通的人,我相信自我要求的等級,絕對不是一般的挑戰。

其實就如同我最近常開的玩笑,我說我訪談的十位管理者裡面,大多都是技術與專業出身,甚至有些人在踏入職場時,就是個不善言辭的工程師;但這十場訪談下來,NG最多的是我本人,每位受訪者講起話來言之有物,有條有理,說起來有道理嗎?可想而知,這些管理者之所以在職涯上能有一定成就,絕非偶然,而我能理解其中成功的關鍵,絕對跟紀律與自我要求息息相關。

每位管理者共同的話題:人

管理者與一般的專業工作者最不同的,便是要管理團隊成員的所有事情。人的個性百百種,我記得有一集聊到,當工程師最幸福的是,大多的程式多少還是有標準答案的,能運作不能運作,就是1跟0的世界,但管理人卻不是如此。網路改變了所有事,但唯獨不變的是,你的工作還是需要跟一群人合作,才能完成更大的事業,也因此,如果有一天你希望能走上更高層級的工作,勢必會遇到管理相關的議題,而管理的議題,就無法擺脫人的元素。

現在這個時代做管理,已不如以往可以用上對下的施壓來搞定所有事,網路的資訊普及減低了換工作的難度,所以這個時代已經不再有草莓族的議題,相對的,現在的人才要找到一份更好的工作,是越來越簡單的事。也因此我察覺每個管理者甚至花了很多時間在跟團隊成員做1 on 1,一對一討論的內容也不一定是工作內的事,可能甚至也包含關心同事的生活,解除一些同事的壓力,討論各種不同的議題,這樣的工作或許非常花時間,但對於團隊成員的掌握度卻能有效提升,甚至有效降低離職的可能性,這些工作已經不再是人資負責的工作,而是連這些重要的管理者都要花時間做的功課,這是我看到一個很不同的轉變。

我想即使再過十年,人的議題依舊是管理者不變的課題,我想這也是為什麼鈦坦科技願意從上而下在內部推行敏捷、自組織、甚至推行大家練習正念的原因,讓每一個人成長,正是數位時代企業最重要的課題,因為數位產業已不再具有工廠以及許多重資產,取而代之的,便是關鍵人才。俗話說的好,得人心者,得天下,我想這是亙古不變的道理,也是這個時代所有管理者需要重視的重點議題。

責任編輯:陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #企業管理
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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